Apa itu analitik perilaku pengguna dan entitas (UEBA)?

Pada intinya, UEBA terdiri dari dua komponen utama: analisis perilaku pengguna (UBA) dan analisis perilaku entitas (EBA).

UBA membantu organisasi melihat dan menghentikan potensi risiko keamanan dengan memahami perilaku pengguna. Hal ini dicapai dengan memantau dan menganalisis pola di seluruh aktivitas pengguna guna membentuk model garis dasar untuk perilaku umum. Model menentukan probabilitas pengguna tertentu yang melakukan aktivitas tertentu berdasarkan pola pembelajaran perilaku ini.

Seperti UBA, EBA juga dapat membantu organisasi mengidentifikasi potensi ancaman cyber—di sisi jaringan. EBA memantau dan menganalisis aktivitas antara entitas non-manusia seperti server, aplikasi, database, dan Internet of Things (IoT). Hal ini membantu mengidentifikasi perilaku mencurigakan yang dapat mengindikasikan pelanggaran, seperti akses data yang tidak sah atau pola transfer data yang tidak normal.

Bersama-sama, UBA dan EBA membentuk solusi yang membandingkan berbagai artefak yang berbeda, termasuk lokasi geografis, perangkat, lingkungan, waktu, frekuensi, dan perilaku peer atau seluruh organisasi.

UEBA mengumpulkan data pengguna dan entitas dari semua sumber data yang terhubung di seluruh jaringan organisasi. Data pengguna dapat mencakup aktivitas masuk, lokasi, dan pola akses data, sementara data entitas mungkin mencakup log dari perangkat jaringan, server, titik akhir, aplikasi, dan layanan tambahan lainnya.

UEBA menganalisis data yang dikumpulkan dan menggunakannya untuk menentukan garis dasar, atau profil perilaku umum, untuk setiap pengguna dan entitas. Garis dasar kemudian digunakan untuk membuat model perilaku dinamis yang terus belajar dan beradaptasi dari waktu ke waktu berdasarkan data yang masuk.

Menggunakan garis dasar sebagai panduan untuk perilaku umum, UEBA terus memantau aktivitas pengguna dan entitas secara real time untuk membantu organisasi menentukan apakah aset telah disusupi. Sistem mendeteksi aktivitas ganjil yang simpangan dari perilaku garis dasar umum, seperti inisiasi transfer data volume tinggi yang tidak normal, yang memicu peringatan. Meskipun anomali sendiri tidak selalu menunjukkan perilaku berbahaya atau bahkan mencurigakan, namun dapat digunakan untuk meningkatkan deteksi, penyelidikan, dan perburuan ancaman.

Peringatan yang menampilkan wawasan tentang perilaku pengguna, tipe anomali, dan tingkat risiko potensial dikirim ke tim pusat operasi keamanan (SOC). Tim SOC menerima informasi dan menentukan apakah mereka harus melanjutkan penyelidikan berdasarkan perilaku, konteks, dan prioritas risiko.

Dengan menggunakan UEBA bersama serangkaian solusi ancaman cyber yang lebih luas, organisasi membentuk platform keamanan terpadu dan menikmati postur keamanan yang lebih kuat secara keseluruhan. UEBA juga bekerja dengan alat deteksi dan respons terkelola (MDR) dan solusi manajemen akses istimewa (PAM) untuk pemantauan; manajemen informasi dan peristiwa keamanan (SIEM); dan alat respons insiden untuk tindakan dan respons.

Pemburu ancaman menggunakan inteligensi ancaman untuk membantu menentukan apakah kueri mereka telah mengungkap perilaku mencurigakan. Ketika perilaku mencurigakan, anomali mengarah ke jalur potensial untuk penyelidikan lebih lanjut. Dengan menganalisis pola di antara pengguna dan entitas, UEBA dapat mendeteksi jangkauan serangan cyber yang jauh lebih luas lebih cepat, termasuk ancaman cyber awal, ancaman cyber insider, serangan DDoS, dan serangan brute-force, sebelum mereka mengeskalasi insiden atau pelanggaran potensial.

Model UEBA didorong oleh algoritma pembelajaran mesin yang terus belajar dari mengembangkan pola perilaku pengguna dan entitas menggunakan analisis data. Dengan menyesuaikan kebutuhan keamanan secara real time, solusi keamanan dapat tetap efektif dalam menghadapi lanskap keamanan yang berubah dengan ancaman cyber yang canggih.

Analis keamanan menggunakan anomali untuk membantu mengonfirmasi pelanggaran, menilai dampaknya, serta memberikan wawasan yang tepat waktu dan dapat diinteksi tentang potensi insiden keamanan, yang dapat digunakan tim SOC untuk menyelidiki kasus lebih lanjut. Hal ini, pada gilirannya, menghasilkan resolusi insiden yang lebih cepat dan efisien, yang meminimalkan dampak keseluruhan dari ancaman cyber pada seluruh organisasi.

Di era kerja hibrida atau jarak jauh, organisasi masa kini menghadapi ancaman dunia maya yang selalu berkembang—itulah sebabnya metode mereka juga harus berkembang. Untuk mendeteksi ancaman cyber baru dan yang sudah ada secara lebih efektif, analis keamanan mencari anomali. Meskipun anomali tunggal tidak selalu menunjukkan perilaku berbahaya, adanya beberapa anomali di seluruh kill chain dapat mengindikasikan risiko yang lebih besar. Analis keamanan dapat meningkatkan deteksi lebih lanjut dengan menambahkan peringatan untuk perilaku tidak biasa yang diidentifikasi. Dengan mengadopsi UEBA dan memperluas cakupan keamanan mereka untuk mencakup perangkat di luar pengaturan kantor tradisional, organisasi dapat secara proaktif meningkatkan keamanan masuk, mengurangi ancaman cyber, dan memastikan lingkungan yang lebih tangguh dan aman secara keseluruhan.

Dalam industri yang diatur seperti layanan keuangan dan layanan kesehatan, perlindungan data dan peraturan privasi disertai dengan standar yang harus dipatuhi setiap perusahaan. Kemampuan pemantauan dan pelaporan berkelanjutan UEBA membantu organisasi melacak persyaratan kepatuhan peraturan ini.

Meskipun UEBA menyediakan wawasan yang sangat berharga bagi organisasi, UEBA juga disertai dengan serangkaian tantangan uniknya sendiri untuk dipertimbangkan. Berikut adalah beberapa masalah umum yang harus diatasi saat menerapkan UEBA:

• Positif dan negatif palsu
  Terkadang, sistem UEBA dapat secara keliru mengategorikan perilaku normal sebagai mencurigakan dan menghasilkan positif palsu. UEBA mungkin juga melewatkan ancaman cyber keamanan sebenarnya, yang dapat menghasilkan negatif palsu. Untuk deteksi ancaman cyber yang lebih akurat, organisasi perlu menyelidiki peringatan dengan hati-hati.
  
  
• Penamaan yang tidak konsisten di seluruh entitas
  Penyedia sumber daya dapat membuat peringatan yang tidak cukup mengidentifikasi entitas, seperti nama pengguna tanpa konteks nama domain. Jika hal ini terjadi, entitas pengguna tidak dapat digabungkan dengan instans lain dari akun yang sama dan kemudian diidentifikasi sebagai entitas terpisah. Untuk meminimalkan risiko ini,sangat penting untuk mengidentifikasi entitas menggunakan formulir standar, dan menyinkronkan entitas dengan penyedia identitasnya untuk membuat direktori tunggal.
  
  
• Masalah privasi
  Membentengi operasi keamanan tidak boleh dengan mengorbankan hak privasi individu. Pemantauan berkelanjutan perilaku pengguna dan entitas menimbulkan pertanyaan terkait etika dan privasi, itulah sebabnya penting untuk menggunakan alat—keamanan khususnya alat—keamanan yang disempurnakan AI secara bertanggung jawab.
  
  
• Ancaman dunia maya yang berkembang pesat 
  Meskipun sistem UEBA dirancang untuk beradaptasi dengan perubahan lanskap ancaman cyber, sistem mungkin masih menghadapi tantangan dalam mengimbangi ancaman cyber yang berkembang pesat. Seiring perubahan teknik dan pola serangan cyber, sangatlah penting untuk terus menyesuaikan teknologi UEBA guna mengatasi kebutuhan organisasi’.

Dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin, integrasi AI, dan analitik data yang dijadwalkan untuk meningkatkan kemampuannya, masa depan UEBA terlihat cerah. Berikut adalah beberapa tren dan perkembangan paling menarik yang mungkin membentuk evolusi UEBA:

• Kemajuan dalam AI untuk keamanan cyber
  Karena pembelajaran mesin dan AI terus berkembang lebih canggih dan canggih, kemampuan prediktif UEBA diharapkan dapat berkembang lebih jauh. Algoritme pembelajaran mesin, yang terus belajar berdasarkan data masuk, diharapkan untuk mengidentifikasi pola dan anomali kompleks dengan lebih baik, meningkatkan akurasi deteksi ancaman cyber, dan mengurangi positif palsu.
  
  
• Integrasi dengan deteksi dan respons yang diperluas (XDR) serta deteksi dan respons titik akhir (EDR) 
  UEBA diharapkan untuk berintegrasi lebih dekat dengan EDR dan solusi XDR. Solusi EDR memperluas cakupan keamanan untuk memberikan visibilitas lintas platform di seluruh titik akhir. Solusi XDR memperluas cakupan ini lebih jauh dengan menawarkan keamanan di berbagai produk, termasuk jaringan, server, aplikasi berbasis cloud, serta titik akhir. Menggabungkan UEBA ke dalam XDR dan EDR, meningkatkan kecerdasan ancaman yang disediakan oleh solusi ini, sehingga organisasi dapat lebih efektif mendeteksi dan merespons ancaman cyber di seluruh lingkungan multicloud dan multiplatform.
  
  
• Automasi respons insiden 
  Jika dikombinasikan dengan wawasan UEBA, respons insiden otomatis akan menjadi lebih cepat, lebih canggih, dan lebih efisien, mengurangi dampak insiden keamanan secara keseluruhan.
  
  
• Kemampuan keamanan yang lebih proaktif 
  UEBA akan disematkan lebih lanjut dalam deteksi identitas dan titik akhir, serta solusi perlindungan. Dalam menghadapi serangan cyber yang semakin canggih, UEBA akan berkembang bersama solusi keamanan pelengkap untuk memberikan deteksi ancaman yang lebih canggih, serta respons insiden yang cepat. Terkelola deteksi dan respons yang diperluas (MXDR), misalnya, menyatukan layanan pemantauan, perburuan, dan remediasi terkelola dari deteksi dan respons terkelola (MDR) dengan perlindungan keamanan XDR yang diperluas untuk memberikan cakupan ancaman cyber yang cepat, efektif, dan proaktif di luar titik akhir. Kemampuan UEBA baru ini akan memberikan kemampuan kepada tim SOC untuk secara proaktif mencari ancaman cyber di berbagai lingkungan TI yang lebih luas, memberdayakan organisasi untuk tetap berada di depan ancaman cyber yang muncul.

Analisis lalu lintas jaringan (NTA) adalah pendekatan keamanan cyber yang berbagi banyak kemiripan dengan UEBA dalam praktiknya tetapi berbeda dalam hal fokus, aplikasi, dan skala. Ketika membentuk solusi keamanan cyber yang komprehensif, keduanya bekerja sama dengan baik:

• Berfokus pada pemahaman dan pemantauan perilaku pengguna dan entitas dalam jaringan melalui pembelajaran mesin dan AI.
• Mengumpulkan data dari sumber pengguna dan entitas, yang mungkin mencakup aktivitas masuk, log akses, dan data kejadian, serta interaksi antar entitas.
• Menggunakan model atau garis dasar untuk mengidentifikasi ancaman insider, akun yang disusupi, dan perilaku tidak biasa yang dapat menyebabkan potensi insiden.

• Berfokus pada pemahaman dan pemantauan alur data dalam jaringan dengan memeriksa paket data dan mengidentifikasi pola yang dapat mengindikasikan potensi ancaman.
• Mengumpulkan data dari alu lintas jaringan, yang mungkin mencakup log jaringan, protokol, alamat IP, dan pola lalu lintas.
• Menggunakan pola lalu lintas untuk mengidentifikasi ancaman berbasis jaringan seperti serangan DDoS, malware, serta pencurian dan penyelundupan data.
• Berfungsi dengan baik dengan alat dan teknologi keamanan jaringan lainnya, serta UEBA.

Karena ancaman keamanan cyber terus berkembang dengan kecepatan yang cepat, solusi UEBA menjadi lebih penting bagi strategi pertahanan organisasi dari sebelumnya. Kunci untuk melindungi perusahaan Anda dengan lebih baik dari ancaman cyber di masa mendatang adalah dengan tetap terdidik, proaktif, dan waspada.

Jika Anda tertarik untuk membentengi sikap keamanan cyber organisasi Anda dengan kemampuan UEBA generasi berikutnya, Anda mungkin ingin menjelajahi opsi terbaru. solusi operasi keamanan terpadu Menyatukan operasi keamanan Anda (SecOps) di seluruh pencegahan, deteksi, dan respons dengan platform yang didukung AI.Solusi operasi keamanan terpadu menyatukan kemampuan SIEM dan UEBA untuk membantu organisasi Anda melihat dan menghentikan ancaman cyber canggih secara real time, semuanya dari satu platform. Bergerak lebih cepat dengan keamanan terpadu dan visibilitas di seluruh cloud, platform, dan layanan titik akhir Anda. Dapatkan gambaran umum lengkap tentang postur keamanan Anda dengan menggabungkan data keamanan dari seluruh tumpukan—teknologi dan menggunakan AI untuk mengungkap potensi ancaman cyber.